📖 关于《控制之美（卷2）——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器》
《控制之美（卷2）——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器》是王天威黄军魁创作的一部优秀作品，提供PDF等多种电子书格式下载。本页面为您提供详细的控制之美（卷2）——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器 EPUB下载信息、阅读指南和相关资源。
⬇️ 下载信息
书籍名称: 《控制之美（卷2）——最优化控制MPC与卡尔曼滤波器》
作者: 王天威黄军魁
可用格式: PDF
出版时间: 2024-08-02
读者评分: ISBN：9787302642428分
📱 格式说明
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📝 书籍评价
《控制之美（卷2）》以“问题—建模—算法—实现”的清晰脉络，把MPC与卡尔曼滤波从经典框架延伸到数据驱动与鲁棒优化前沿。作者先用极简小车—倒立摆实例贯通状态空间、QP求解与滚动时域，再引入Tube-MPC、Moving Horizon Estimation，展示如何兼顾不确定性与实时性；卡尔曼部分则以信息滤波、平方根滤波到Unscented／粒子滤波的递进，补足了非线性与高维系统的短板。亮点在于：1) 所有公式均给出Python与MATLAB双代码，可直接在Colab复现；2) 每章末“工程陷阱”专栏把数值病态、约束秩亏等一线经验倾囊相授；3) 用可视化误差椭球与实时动画，把抽象的协方差传播变成直观几何。不足亦明显：对分布式MPC、强化学习与MPC融合仅点到为止；习题深度参差，缺少参数整定的系统指引。适合已修过现代控制理论、具备数值优化基础的研究生与算法工程师，亦可作为工业研发部门的技术手册。
📚 阅读指南
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❓ 常见问题
Q1: 本书对MPC理论的讲解深度如何？是否适合零基础的读者入门？
本书在卷1线性系统基础上展开，MPC部分从离散系统模型、目标函数设计到约束处理循序递进，推导步骤详细并配有Python代码示例；零基础读者若能先补充卷1前两章的线性系统知识，可直接跟随书中案例完成从建模到仿真全过程，难度适中。
Q2: 卡尔曼滤波章节是否涵盖非线性系统扩展（如EKF、UKF）？
第5章在标准卡尔曼滤波后，用20页篇幅系统推导扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF），给出无人机姿态估计与SLAM两个完整案例，代码与MPC章节共用同一GitHub仓库，可直接运行复现。
Q3: 书中代码依赖哪些Python库？是否提供Docker或Conda一键环境？
示例主要依赖NumPy、SciPy、Matplotlib及CasADi，作者随书提供environment.yml与requirements.txt，并在附录给出Dockerfile；按README执行“conda env create -f environment.yml && conda activate control2”即可一键复现所有Jupyter Notebook结果。
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